Fusionはデータインジェストの瞬間に機械学習を適用して、全てのデータセットに深い理解とコンテキストを付け加えます。

世界最大の組織の数々から信頼されています

データインジェストと準備

Fusionはインジェスト時に機械学習とAIの力を適用して、クラスタリングと分類、異常検知、固有表現抽出、センチメント分析を使用してインデックスを強化します。

Better Business Insights

より優れたビジネスインサイト

全てのデータにアクセスして十分にリッチ化し、完全な文脈で表示することで、より適切な意思決定を下します。

Complete Data Portability

完全なデータポータビリティ

Fusionは全てのデータとインデックスをオープンプラットフォームに格納し、ベンダーロックインを回避し、アクセスの障害を排除します。

クラスタリングと分類の違い

Fusionは、分類アルゴリズムを利用して、提供されたトレーニングデータまたは文書フィールドに基づいてユーザーとデータを分類する他、クラスタリングアルゴリズムを利用して生のユーザーシグナルと文書から新しいインサイトを発見します。どちらもクエリの解釈とマッチング、レリバンシーの向上、顧客セグメンテーション、検索ナビゲーションのための追加機能の作成に使用することができます。

人工知能

Fusionはデータに人工知能メソッドを適用します。文書の分類、クラスタリング、固有表現抽出(NER)、トピック検出のための機械学習アルゴリズムは、クエリと積極的なレコメンデーションのためのデータレコードを準備します。

Fusion Server Diagrams 5

クラスタリング

クラスタリングアルゴリズムは、ユーザーをその行動に基づいて様々な人口統計学のカテゴリーにグループ化します。次に、機械学習により各クラスター内のユーザーにとって最も関連性の高い文書をブーストすることができます。

クラスタリングの詳細

Fusion Server Diagrams 4

文書の分類

分類ツールは、将来のクエリや提案に使用することができる追加フィールドを使用して、受け取った文書を増補します。

クラスタリングと分類の詳細

Named Entity Recognition

固有表現抽出

固有表現抽出(NER)を使用すると、既知の用語、語句、人、場所、その他のエンティティをコンテンツやクエリから抽出することができ、より正確なクエリ解釈と文書の照合ができるようになります。セマンティックなフレーズが保持および照合されるため、より豊かな検索エクスペリエンスが可能になります。

Speech Tagging

品詞タグ付け

品詞タグ付け(POS)は「語義の曖昧性解消」に役立ちます。「present」という単語が名詞としてタグ付けされると、次の検索結果では「present」が動詞として使用されるインスタンスが省略されます。

Lucidworks Fusionのプラットフォームを見る

Lucidworks Fusionは、人間の知能を強化する人工知能を使用して、文脈に合わせた個人的に関連性のある検索結果と積極的なレコメンデーションを提供するデータディスカバリプラットフォームです。何百万人ものユーザーが、トレーニングなしに、何十億もの文書や記録から、質問が生じたその瞬間にインサイトを見つけることができます。

データインジェストと準備 サーバーとストレージ 意図予測 アプリ作成
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Lucidworks Fusionの価格

Lucidworksでは、チームによるセルフホスト、またはクラウド内のLucidworksマネージドサービスとして、3つのプロダクト階層で価格を設定しています。価格は予測される使用レベルにより調整されます。

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